Validation and comparison of three power prediction models for CPV modules
Notice bibliographique
Résumé
Accurate predictive energy modelling of a solar farm requires a thorough understanding of solar spectral variations, along with the spectral response and optical properties of the photovoltaic system. This paper investigates the minimum data required to accurately predict power output from CPV modules, comparing modelled output to both measured data and the existing method used by Sandia PV Array Performance Model (SAPM). Three models were derived based on various weather inputs. A Detailed Spectral Model (DS) uses SMARTS, inputting measured air mass, aerosols, ozone and water content, and incorporating measured DNI to account for cloudy days. The Sub-System Algebraic Model (SSA) removes the need for instantaneous spectrum calculations by creating equations for each sub-cell and DNI, based on the same inputs as the DS. These two models rely heavily on aerosol, which is not readily available. Alternatively, an Empirical model (EMP) may be used to determine the relationship between measured output power and easily measureable weather data (ambient temperature, air mass, direct normal irradiance and water content). These non-linear DS, SSA and EMP models have a bias error of 3.09 %, 4.24 % and −0.67 %, respectively. It was also found that the SSA model can be used in lieu of the SAPM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».